Execution Context
此功能可实时跟踪人工智能模型的计算和内存指标，使运维工程师 (SRE) 能够在问题影响服务可用性之前检测到瓶颈。通过汇总 GPU 利用率、显存占用和吞吐量数据，该系统提供可操作的洞察，以优化资源分配效率。它支持主动的容量规划，通过识别峰值使用模式的趋势，并在超出阈值时向团队发出警报。该集成确保基础设施成本与实际模型需求保持一致，同时维持高可用性标准。
该系统持续接收来自推理端点的遥测数据，用于计算所有活动模型实例的总体 CPU、GPU 和内存消耗情况。
异常检测算法通过分析历史基线数据，以区分正常的工作负载峰值和真正的资源性能下降或即将发生的故障。
警报会自动路由到 SRE 仪表盘，并提供相关上下文信息，从而可以立即采取措施，例如调整资源或限制流量。
Operating Checklist
收集所有活动推理节点（inference nodes）的原始遥测数据，内容包括CPU、GPU和内存的使用情况。
将各项指标标准化为统一的时间序列格式，以便在不同的硬件架构上进行一致性分析。
应用统计过程控制方法，以识别与既定基准性能曲线的偏差。
当资源消耗超出预定义的运营阈值或容量限制时，生成可执行的告警。
Integration Surfaces
推理引擎遥测数据
来自分布式推理服务器的 GPU 利用率和内存压力指标的实时流数据。
站点可靠性工程控制中心
集中式仪表盘，可显示汇总的资源图表、阈值超限情况以及自动化的告警通知。
容量规划工具
历史分析模块，根据当前的资源利用趋势和模型增长率，预测未来的资源需求。
